굳이 특정한 1개의 모델이 모든 영역에서 뛰어나야할 필요가 있나?
인간조차도 고전물리학 생물학 경제학 심리학 인지과학 지리학 재료공학 화학 양자물리학 등 모든 영역에서 박사, 아니 하다 못해 학사 수준의 지식이나 역량을 전부 갖춘 사람은 없는데 AGI란 것 자체가 커트라인이 너무 높아보임
역사상 최고 천재 아인슈타인도 물리학 권위자로 칭송받는거지, 아인슈타인이 경제학·지리학·생물학... 다 통솔함?
역설적으로 모든 영역에서 뛰어난 단 하나의 모델을 만들다보니 비용부터 컴퓨터 자원까지 압도적으로 소모가 큼
이미 베이스 모델들은 IQ130 넘어갈만큼 고능한데,
집중적인 파인튜닝으로 분야별 모델 고도화
→ 프로젝트 매니저 격인 AI가 각각의 모델들 통솔
→ 업무 주어질 시 필요에 따라 업무 조정
고전물리학에서 박사급 AI
경제학에서 박사급 AI
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이런 식으로 각각 고도화 시킨 다음에
프로젝트 매니저같은 AI가 각 AI 통솔하면 되는거 아님?
인간이 모든학문분야를 습득못하는건 시간적 제약, 정보처리속도에서 제약이 있어서 그런거고 agi라면 일반적 범위에서 학습능력이 있다고 가정할 때 모든걸 배울수 있어야지
지금 당장 맞이하고 있는게 컨텍스트 문제랑 컴퓨팅 자원 문제인데 현시점에서 AI라고 시간과 정보처리가 무제한이 아니잖음
AGI라는 걸 목표로 지금 많은 AI 기업들이 달리고 있는데, 그 목표 자체가 불가능한건 아니지만 너무 높은 목표고 중간 단계로 내가 말한 방식이 필요하지 않냐는 거임
데이터 센터 속 천재'들'이란 말이 그 개념 아닌가
그래서 앤트로픽 CEO는 AGI라는 개념 자체를 싫어한다고 하긴 함
범용AI가 아니면 전문가 모델같은건가
인간대체를 위해서 정한 수준이라 그럼. 인간이 손안써도 해주는존재
근데 이미 그렇게 하고 있음 MoE 들어봤을거아니야
그럼 그 시스템 전체를 통틀어 AGI가 되겠지.
인간이야 두뇌가 원시적이니까 안되지만 컴터는 되